• Journal of Multimedia Information System
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• 제7권2호
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• pp.141-146
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• 2020

Cine-Hangeul is a program that can predict the running time of a movie based on the screenplay before production. This paper seeks to verify the prediction reporting function of Cine-Hangeul, which is the standard Korean screenplay format. Moreover, this paper presents a method to increase the accuracy of the Cine-Hangeul reporting function. The objective of this paper is to offer a correction method based on scientific evidence because the current Cine-Hangeul reporting function has many errors. The verification process for five scenarios and movies confirmed that the default setting value of Cine- Hangeul's screening time prediction reporting was many errors. Cine-Hangeul analyzes the amount of textual information to predict the time of the scene and the time of the dialogue and helps predict the total time of the movie. Therefore, if a certain amount of text information is not available, the accuracy is unreliable. The current Cine-Hangeul prediction report confirms that the efficiency is high when the scenario volume is about 90 to 100 pages. As a result, prediction of screening time by Cine-Hangeul, a Korean scenario standard format program, confirmed the verification that it could secure the same level of reliability as the actual screening time by correcting the reporting settings. This verification also affirms that when applying about 50 percent of the basic set of screening time reporting, it is almost identical to the screening time.

• 대한기계학회논문집
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• 제16권8호
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• pp.1503-1512
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• 1992

본 연구에서는 열화평가 및 수명예측에 있어서 가장 중요한 문제로 대두되는 기계구조물의 사용시간과 부식 정도에 대한 관계 곡선을 규명하기 위하여 실험실의 가혹 환경하에서 부식을 시키면서 표면을 측정한 데이터로 통계적인 파라메타(parame- ter)를 추정하여, 인공부식시킨 부식재로 피로 강도를 평가하고, 또 부식된 구조물의 잔존수명을 예측할 수 있는 하나의 방법을 제시하고저 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.95-102
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• 2007

협력적 필터링을 이용한 추천시스템은 희소성의 문제로 인해 예측의 정확도에 대한 신뢰성에 문제가 있다. 이는 선호도 평가치의 희소성이 크면 이웃선정과정에 문제가 있을 뿐만 아니라 예측의 정확도를 떨어뜨린다. 본 논문에서는 사용자의 응답 희소성에 따른 MAE의 변화를 조사하였으며 희소성에 따라 집단을 분류하고 분류된 집단에 따른 MAE는 유의적인 차이가 있는 지를 분석하였다. 그리고 희소성 문제로 인한 집단 간의 예측 정확도를 높이기 위한 방법으로 희소성이 있는 아이템을 선별하여 이들 중에서 선호도 응답이 많은 사용자 고객의 선호도 평균값을 선호도 평가 치로 대치시켜 희소성을 완화하여 추천시스템의 예측 정확도가 높아졌음을 연구하였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제30권1호
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• pp.31-52
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• 2020

Stock markets are popular investment avenues to people who plan to receive premium returns compared to other financial instruments, but they are highly volatile and risky due to the complex financial dynamics and poor understanding of the market forces involved in the price determination. A system that can forecast, predict the stock prices and automatically create a portfolio of top performing stocks is of great value to individual investors who do not have sufficient knowledge to understand the complex dynamics involved in evaluating and predicting stock prices. In this paper the authors propose a Stock prediction, Portfolio Generation and Selection model based on Machine learning algorithms, Artificial neural networks (ANNs) are used for stock price prediction, Mathematical and Statistical techniques are used for Portfolio generation and Un-Supervised Machine learning based on K-Means Clustering algorithms are used for Portfolio Evaluation and Selection which take in to account the Portfolio Return and Risk in to consideration. The model presented here is limited to predicting stock prices on a long term basis as the inputs to the model are based on fundamental attributes and intrinsic value of the stock. The results of this study are quite encouraging as the stock prediction models are able predict stock prices at least a financial quarter in advance with an accuracy of around 90 percent and the portfolio selection classifiers are giving returns in excess of average market returns.

• 한국경영과학회지
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• 제39권3호
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• pp.63-82
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• 2014

The main objective of this research is to investigate whether the RFM (recency-frequency-monetary value) information of a customer's redemption behavior of loyalty points can improve the prediction of future value of the customer. The conventional measurement of customer value has been primarily based on purchase transactions behavior although a customer's future behavior can be also influenced by other interactions between the customer and the firm such as redemption of rewards in a loyalty program. We theorize why a customer's redemption behavior can influence her future purchases and thereby the customer's total value based on operant learning theory, goal gradient hypothesis, and lock-in effect. Using a dataset from a major book store in Korea spanning three years between 2008 and 2010, we analyze both purchase transactions and redemption records of over 10,000 customers. The results show that the redemption-based RFM information does improve the prediction accuracy of the customer's future purchases. Based on this result, we also propose an improved estimate of customer lifetime value (CLV) by combining purchase transactions and loyalty points redemption data. Managerial implications will be also discussed for firms managing loyalty programs to maximize the total value customers.

• Korean Journal of Radiology
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• 제20권4호
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• pp.589-598
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• 2019

Objective: To evaluate whether data acquired from perfusion computed tomography (PCT) parameters can aid in the prediction of treatment outcome after palliative chemotherapy in patients with unresectable advanced gastric cancer (AGC). Materials and Methods: Twenty-one patients with unresectable AGCs, who underwent both PCT and palliative chemotherapy, were prospectively included. Treatment response was assessed according to Response Evaluation Criteria in Solid Tumors version 1.1 (i.e., patients who achieved complete or partial response were classified as responders). The relationship between tumor response and PCT parameters was evaluated using the Mann-Whitney test and receiver operating characteristic analysis. One-year survival was estimated using the Kaplan-Meier method. Results: After chemotherapy, six patients exhibited partial response and were allocated to the responder group while the remaining 15 patients were allocated to the non-responder group. Permeability surface (PS) value was shown to be significantly different between the responder and non-responder groups (51.0 mL/100 g/min vs. 23.4 mL/100 g/min, respectively; p = 0.002), whereas other PCT parameters did not demonstrate a significant difference. The area under the curve for prediction in responders was 0.911 (p = 0.004) for PS value, with a sensitivity of 100% (6/6) and specificity of 80% (12/15) at a cut-off value of 29.7 mL/100 g/min. One-year survival in nine patients with PS value > 29.7 mL/100 g/min was 66.7%, which was significantly higher than that in the 12 patients (33.3%) with PS value ≤ 29.7 mL/100 g/min (p = 0.019). Conclusion: Perfusion parameter data acquired from PCT demonstrated predictive value for treatment outcome after palliative chemotherapy, reflected by the significantly higher PS value in the responder group compared with the non-responder group.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권2호
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• pp.213-226
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• 2021

Given that most of the link prediction algorithms for signed social networks can only complete sign prediction, a novel algorithm is proposed aiming to achieve both link prediction and sign prediction in signed networks. Based on the structural balance theory, the local link tightness and global link tightness are defined respectively by using the structural information of paths with the step size of 2 and 3 between the two nodes. Then the total similarity of the node pair can be obtained by combining them. Its absolute value measures the possibility of the two nodes to establish a link, and its sign is the sign prediction result of the predicted link. The effectiveness and correctness of the proposed algorithm are verified on six typical datasets. Comparison and analysis are also carried out with the classical prediction algorithms in signed networks such as CN-Predict, ICN-Predict, and PSNBS (prediction in signed networks based on balance and similarity) using the evaluation indexes like area under the curve (AUC), Precision, improved AUC', improved Accuracy', and so on. Results show that the proposed algorithm achieves good performance in both link prediction and sign prediction, and its accuracy is higher than other algorithms. Moreover, it can achieve a good balance between prediction accuracy and computational complexity.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제23권5호
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• pp.413-418
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• 2002

본 연구에서는 변기에 앉아 있을 때 체성분을 효과적으로 측정할 수 있는 체임피던스 측정기(Bioelectrical Impedance Analyzer, BIA)를 개발하고, 이 시스템으로 정확한 체성분 값을 구할 수 있는 방정식을 도출하였다. 이를 위해 설계한 하드웨어고 건강한 한국인 남·여 181명의 체임피던스 값을 변기에 적합한 전극 부착 위치(손목, 허벅지)에서 획득였다. 같은 피험자를 대상으로 기존의 한국인에게 적용시 정확도의 문제를 내포하는 수중체중법의 Siri 방정식을 modified-Siri 방정식으로 적용함으로서 한국인의 제지방량 표준값을 산출하였다. 이 표준값을 기준으로 임피던스 지수, 체중, 성별로 한국인의 제지방을 예측하는 추정식을 얻었다. 제지방량의 추정값과 표준값 사이의 상관계수(r)는 0.977로 높은 관련성을 나타냈으며, SEE(Standard Error of Estimation)은 2.47kg으로 낮은 오차를 나타냈다(p<0.05). 이는 기존의 전극 부착위치인 손목과 발목을 같은 피험자에 적용하여 체임피던스에 의한 제지방량 추정식을 세울 때, 추정값과 표준값 사이의 상관계수(r = 0.978) 및 SEE(2.43kg)와 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 또한. 이중교차검증(Double Cross Validation)을 통해 실험에 참가하지 않은 피검자에 대한 적용 가능성도 유효한 것으로 나타나 본 논문에서 설계한 체임피던스 분석기와 추정식은 한국인의 제지방량을 산출하는데 적합한 것으로 평가되었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.199-206
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• 2015

IGS에서는 실시간 정밀 측위에 사용할 수 있도록 궤도 예측값인 IGU (IGS Ultra-rapid)와 실시간 궤도 추정값인 RTS (real-time service) 보정정보를 제공한다. IGU는 데이터 지연시간이 없지만, RTS는 5~30 초의 지연시간을 갖기 때문에 실시간으로 사용하기 위해선 지연시간만큼 예측이 필요하다. 본 논문에서는 실시간 사용 측면에서 RTS와 IGU의 성능 분석을 수행하였다. 한반도 내에서 RTS 제공 비율을 파악하기 위하여 한반도에서 관측되는 위성 대비 RTS 제공 비율을 계산하였으며 그 결과 99.3%로 나타났다. RTS의 정확도를 확인하기 위해 보정정보를 방송궤도력에 적용하여 오차를 분석하였으며 이 때 3D 궤도 RMS 오차는 0.043 m으로 나타났다. 실시간 사용 측면에서 RTS와 IGU를 비교하였는데, 실시간으로 가정하였기 때문에 IGU는 예측 정보만 이용하였고, RTS는 데이터 지연시간동안 다항식 모델로 예측을 수행하였다. RTS와 IGU를 1초 간격으로 각각 외삽, 보간을 수행하였고 그 결과 궤도 예측 성능은 비슷하였으며 시계 예측 성능은 RTS가 0.13 m 더 뛰어났다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.73-95
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• 2021

본 연구는 Node2vec 그래프 임베딩 방법과 Light GBM 링크 예측을 활용해 우리나라 식음료 산업의 미개척 수출 후보국가를 탐색한다. Node2vec은 네트워크의 공통 이웃 개수 등을 기반으로 하는 기존의 링크 예측 방법에 비해 상대적으로 취약하다고 알려져 있던 네트워크의 구조적 등위성 표현의 한계를 개선한 방법이다. 따라서 해당 방법은 네트워크의 커뮤니티 탐지와 구조적 등위성 모두에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구는 이상의 방법을 우리나라 식음료 산업의 국제 무역거래 정보에 적용했다. 이를 통해 해당 산업의 글로벌 가치사슬 관계에서 우리나라의 광범위한 마진 다각화 효과를 창출하는데 기여하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 도출된 최적의 예측 모델은 0.95의 정밀도와 0.79의 재현율을 기록하며 0.86의 F1 score를 기록해 우수한 성능을 나타냈다. 이상의 모델을 통해 도출한 우리나라의 잠재적 수출 후보국가들의 결과는 추가 조사를 통해 대부분 적절하게 나타난 것을 알 수 있었다. 이상의 내용을 종합하여 본 연구는 Node2vec과 Light GBM을 응용한 링크 예측 방법의 실무적 활용성에 대해 시사할 수 있었다. 그리고 모델을 학습하며 링크 예측을 보다 잘 수행할 수 있는 가중치 업데이트 전략에 대해서도 유용한 시사점을 도출할 수 있었다. 한편, 본 연구는 그래프 임베딩 기반의 링크 예측 관련 연구에서 아직까지 많이 수행된 적 없는 무역거래에 이를 적용했기에 정책적 활용성도 갖고 있다. 본 연구의 결과는 최근 미중 무역갈등이나 일본 수출 규제 등과 같은 글로벌 가치사슬의 변화에 대한 빠른 대응을 지원하며 정책적 의사결정을 위한 도구로써 충분한 유용성이 있다고 생각한다.